Вакансии

Location: ES - Barcelona, Spain Scopely is looking for a Sr. Data Analyst to join the Scrabble Analytics team in Barcelona on a hybrid basis! At Scopely, we care deeply about what we do and want to inspire play every day - whether in our work environments alongside our talented colleagues or through our deep connections with our communities of players. We are a global team of game lovers who are developing, publishing, and innovating the mobile games industry, connecting millions of people worldwide daily. Scrabble® GO is one of our casual free-to-play mobile games and is the modern version of the world’s favorite word game! The team is based in Europe and the US, and works every day to create captivating new experiences for our players. What You’ll Do Analyze large, complex datasets representing the behavior of millions of players to address strategic and operational business questions. Transform data into actionable insights that drive meaningful business decisions. Design and deliver engaging dashboards and reports that provide clear visibility into game performance metrics and player behavior for key stakeholders. Design, implement, and evaluate A/B tests to measure feature performance, optimize player experiences, and guide data-informed decisions. Partner with cross-functional teams to align priorities, influence roadmap decisions, and ensure analytics is central to shaping the player experience. What We’re Looking For Intellectual curiosity, analytical rigor, adaptability, and the ability to innovate while working both independently and collaboratively. Extensive experience as a Data Analyst, ideally in analysis, BI, consulting, or a scientific role. Experience in gaming, tech, or entertainment is a plus. Strong presentation and storytelling skills, with the ability to make complex results accessible across the organization. Critical thinking and problem-solving capabilities with strong communication skills. Proficiency in SQL and data visualization tools (e.g., Looker, Tableau, Power BI, or QlikView). Strong working knowledge of Excel/Google Sheets. Bachelor’s degree in a quantitative or scientific field (e.g., Mathematics, Statistics, Economics, Computer Science, Engineering, Physics, or related). Advanced degrees are a plus. A passion for mobile games and curiosity about player behavior and industry trends. Bonus points Experience with Python or R for data analysis. Familiarity with cloud-based data warehouses (e.g., BigQuery, Snowflake, Redshift). Experience in the gaming industry or related digital entertainment sectors. At Scopely, we create games for everyone - and want to ensure that the people behind our games reflect that!   We are committed to creating a diverse, supportive work environment where everyone is treated with respect. We are committed to providing equal employment opportunities and welcome individuals from all backgrounds to join us & embrace the adventure! About Scopely Scopely is a leading video game and global interactive entertainment company, home to many of the world’s most beloved and enduring experiences, including two of the most successful mobile games of all-time “MONOPOLY GO!” and “Pokémon GO,” along with “Stumble Guys,” “Star Trek™ Fleet Command,” “MARVEL Strike Force,” “WWE Champions,” the Scrabble® franchise, “Yahtzee® With Buddies,” and many others. Across mobile, web, PC, and console, Scopely creates, develops, publishes, and live-operates one of the most diversified and award-winning portfolios in the games industry — bringing hundreds of millions of players together through a shared love of play. Founded in 2011, Scopely is powered by its exceptional team — including thousands of world-class gamemakers around the globe, a distinctive tenet-driven culture, and its proprietary technology platform, Playgami. Together, these strengths have fueled Scopely’s position as the #1 mobile games company in the U.S. and #2 globally, generating more than $10 billion in lifetime revenue. Whether building global sensations like “MONOPOLY GO!” from the ground up, or expanding through strategic acquisitions, including the FoxNext, GSN, and Scopely Explore games businesses — Scopely consistently delivers experiences players love today and return to for years to come. Recognized multiple times as one of the "100 Most Influential Companies in the World" by TIME magazine and one of Fast Company's "World's Most Innovative Companies" and “Best Workplaces for Innovators,” Scopely believes that video games can be a force for good — creating meaningful connections, vibrant communities, and making life better through play. Scopely has global operations and partners across four continents in more than a dozen countries worldwide. For more information, visit: https://www.scopely.com/ . Notice to Candidates: Scopely will never request payment or financial information during the application or hiring process. Please apply only through our official website and verify that all Talent Partner communications come from an email address ending in @ scopely.com . Should you have any questions or encounter any fraudulent requests/emails/websites, please immediately contact recruiting@scopely.com. Our job applicant privacy policies are available here: California Privacy Notice and EEA/UK Privacy Notice . Employment at Scopely is based solely on a person's merit and qualifications. Scopely does not discriminate against any employee or applicant because of race, creed, color, religion, gender, sexual orientation, gender identity/expression, national origin, disability, age, genetic information, veteran status, marital status, pregnancy or related condition (including breastfeeding), or any other basis protected by law. We also consider qualified applicants with arrest or conviction records, consistent with applicable federal, state and local law.

Задачи: — Работа с хранилищами данных, архитектурой данных и моделированием данных. — Использование Snowflake, dbt Core, Databricks. — Работа с Apache Airflow и Azure DevOps. — Понимание процессов ETL/ELT и интеграции данных. — Участие в проектах миграции и модернизации платформ данных. Требования: — Большой опыт работы с хранилищами данных, архитектурой данных и моделированием данных. — Отличные навыки работы с SQL. — Практический опыт работы со Snowflake и dbt Core. — Знание Data Vault 2.0 и Databricks. — Опыт работы с Apache Airflow и Azure DevOps. — Понимание процессов ETL/ELT и интеграции данных. — Отличные навыки командной работы, коммуникации и решения проблем. — Владение английским языком на уровне C1 и немецким на уровне B2. Желательно: — Знание Python для обработки данных и автоматизации. — Опыт работы с ИИ-помощниками для написания кода (Claude Code, GitHub Copilot). Условия: — Удалённый формат работы. — Оформление через ИП. — Локация: ЕС.

Задачи: — Проектирование интеграционных ETL процессов по загрузке данных из источников в Lakehouse — Определение источников и анализ данных в них — Написание прототипа select-запроса на отбор данных с использованием SparkSQL — Разработка документации (FSD, спецификации таблиц) — Определение критериев приёмки — Постановка задач на команду разработки — Приёмка результата Требования: — Уверенное владение SQL, преимущественно диалекты Oracle и PostgreSQL, знание CTE и умение писать сложные запросы, включая DML — Знание SparkSQL, умение писать SELECT-запросы и анализировать планы запросов — Понимание структуры DWH и владение одной из методологий построения DWH — Обязательный опыт работы с DWH — Понимание процессов ETL/ELT — Навыки системного анализа и ведения технической документации — Навыки работы с Jira и Confluence или аналогичными инструментами Будет плюсом: — Опыт работы с Greenplum или другой MPP базой данных — Знание Python — Опыт работы с Apache Airflow — Знание PL/SQL или PgPL/SQL Условия: — Полная занятость, график 5/2 — Формат работы: удалённо Контакт для отклика: hr@bellintegrator.ru

Location: Riga, Latvia Workplace: hybrid Are you ready to join our digital revolution journey?    At Aleph, we’re not just part of the digital advertising landscape—we’re shaping its future. Representing the world’s leading platforms, including TikTok, Amazon, Google, and nearly 55 others, we operate in 130+ markets across new and existing geographies.   Our mission is to empower advertisers and brands to unlock the full potential of these platforms' advertising capabilities. By fostering long-lasting partnerships, we create limitless opportunities for people and businesses to advertise effectively at both local and global levels.   With a presence spanning continents, Aleph offers you the chance to be part of a fast-growing, innovative team where your work makes a direct impact. If you’re ambitious, forward-thinking, and eager to thrive in a dynamic, global environment, Aleph is the perfect place to build your career. What you'll do: Advertising data and business analysis ● Analyze performance: Work with digital advertising metrics such as spend, impressions, clicks, conversions, campaign performance, and revenue to identify trends, anomalies, differences, and possible drivers across platforms and markets. ● Connect context: Combine platform, CRM, financial, and internal operating data to support questions across markets, advertisers, products, and teams. ● Explain results: Translate findings into concise observations and useful visualizations, clearly distinguishing facts, assumptions, and data gaps. Reporting, data preparation, and quality ● SQL and cloud data: Work directly with database tables using SQL to query, join, clean, and organize datasets in Google BigQuery or comparable cloud data environments; help maintain straightforward reporting views and transformations. ● Support BI reporting: Build and maintain reporting datasets, dashboards, and recurring reports using agreed definitions in Looker Studio or comparable tools. ● Validate reliability: Check completeness, duplicates, consistency, unexpected changes, and reconciliation against source totals; document and escalate issues. Data connections and lightweight automation ● Follow the data: Understand how data from digital advertising platforms, CRM, and internal sources reaches cloud data environments such as BigQuery and feeds reports; help check scheduled refreshes and investigate missing or delayed data. ● Support connections: Assist colleagues with existing advertising-platform data connections and basic API-related issues, such as changed fields or incomplete responses. ● Simplify repeatable work: Improve recurring data preparation and validation primarily through SQL; experience with Python, another scripting or programming language, or practical automation tools is useful but not central to the role. ● Provide continuity: Learn and document selected BI data refresh and preparation routines so they can be supported when the main technical colleague is unavailable; escalate infrastructure issues to Data or IT Collaboration and professional growth. ● Clarify requirements: Work with analysts and business colleagues to understand the question, expected outputs, and suitable data sources. ● Document work: Keep data sources, logic, dependencies, procedures, and known limitations understandable and reusable. ● Develop capabilities: Build on practical statistical understanding and gradually apply approaches such as segmentation, anomaly detection, forecasting support, and introductory predictive analysis where they improve business decisions. What are we looking for: Experience and education ● Relevant experience: 1+ year of hands-on experience in digital marketing analytics, performance reporting, business intelligence, or data analysis involving direct work with databases. Experience gained in agencies, relevant internships, or substantial practical projects is welcome. ● Preferred background: Experience in a media agency, performance marketing agency, digital agency, ad-tech company, or advertising analytics team is a strong advantage, particularly if it involved working directly with digital advertising platform datasets rather than only finished dashboards. ● Education: Degree or equivalent practical experience in analytics, statistics, mathematics, computer science, engineering, economics, or a related field. A background in statistics or quantitative analysis is a particular advantage. Capabilities ● SQL – essential: Practical ability to query and combine structured data independently using SQL (e.g., joins, filters, aggregations, and basic transformations). Advanced SQL expertise is not expected, but database work should be familiar. ● Cloud data platforms: Hands-on experience with Google BigQuery or a comparable cloud data warehouse or analytics environment, such as Amazon Redshift, Snowflake, or Azure-based data solutions, is highly valued. No specific cloud vendor experience is required ● Reporting and analysis: Can prepare datasets and work with reporting tools such as Looker Studio, Power BI, Tableau, or Looker; understands campaign metrics and knows how to investigate inconsistent results ● Database understanding: Understands database tables, relationships, refreshes, and the path from source platforms into reporting datasets; has worked with underlying data rather than only ready-made dashboards. ● Digital platform data: Experience working with advertising or measurement data from platforms such as Google Ads, Meta Ads, TikTok Ads, Microsoft Advertising, Amazon Ads, DV360, or GA4 is a strong advantage. Familiarity with one or several platforms is sufficient; expertise across all platforms is not expected. ● Analytical and statistical thinking: Comfortable with data distributions, averages, variation, trends, comparisons, and basic statistical reasoning; able to spot anomalies, challenge assumptions, and explain results in business terms. ● Communication and ownership: Clear English, careful documentation, collaborative working style, and willingness to learn from both business and technical colleagues ● Additional technical skills: Exposure to Python, JavaScript, Java, R, or another programming or scripting language, as well as APIs, or basic automation, is a plus rather than a requirement. Practical curiosity and willingness to learn are more important than a particular language. Measures of success: ● Trustworthy output: Reports and datasets are accurate, consistent, traceable, and delivered on time ● Useful insight: Analysis identifies meaningful performance signals and supports practical business decisions ● Operational resilience: Selected BI data connections and refreshes are monitored, documented, and supported with appropriate escalation ● Efficiency: Manual preparation or recurring reporting effort is reduced through safe, maintainable improvements ● Growth: Increasing independence with SQL, cloud-based datasets, advertising-platform data structures, and selected BI workflows, with opportunities to develop toward advanced analytics. Why Join Us?   Aleph is a place of many cultures, perspectives, and talents. We support each other, creating an environment of giving and receiving. We value partnership and communication because we believe it takes a group of people to achieve great things. We are energized by our ever-changing industry, our curiosity keeps us learning and seeking out new opportunities.     We stay flexible and adaptable, and believe in moving with the speed of change. We encourage everyone to strive for more, providing our internal talent with growth opportunities and the ability to learn together.    #ALEPH

Location: United Kingdom; Spain; Germany Workplace: remote Help Us Build The Future of Travel At Airalo, we're making it easier for people to stay connected wherever they travel. As the world's first eSIM store, we help millions of travelers access affordable mobile data in 200+ countries and regions around the world. Today, we're a team of 400+ people across 60+ countries, building a product used by travelers every day. We've grown quickly, but we've worked hard to keep what matters: trust, ownership, and the freedom for people to do great work without unnecessary layers or bureaucracy. We're fully remote by design, genuinely global, and united by a shared mission to make travel simpler for everyone. Your Next Destination Location: Remote. Contract: Full-time, permanent. Benefits: Learn more about our benefits here in this link - https://airalo-public.notion.site/Benefits-25396a97ffca81fb9bc1f0be479f1be3?pvs=74  Languages: English is our main working language day to day, so you'll need to be comfortable communicating in it both in meetings and async. What You'll Do Support our marketing attribution models and methodology: review how conversions are credited across channels, reconcile platform-reported and first-party numbers, and keep the approach trusted and documented. Design and maintain the marketing data models behind measurement (spend, attribution, orders and customer cohorts) with Analytics Engineering, with clear definitions, tests and documentation. Support Growth and Marketing with ad-hoc and core analytics, such as campaign and market performance, self-serve dashboards and AI-assisted analytics. Design and run geo experiments from simulation-based power analysis and market selection to success criteria and read-out, working with the marketing performance team. Co-own a prioritised quarterly incrementality test roadmap across channels and markets, ranked by decision value, cost, feasibility (including properly powered tests) and learning, and track each test through to a decision. Handle spillover, seasonality and small-market noise, and report incremental CAC and incremental ROAS with honest uncertainty. Turn test results into investment guidance: estimate marginal returns and saturation by channel and market, and recommend where the next dollar should go and where to pull back. Help set and document our causal measurement standards: which method when, what counts as sufficient evidence, and how results calibrate attribution and MMM for budget allocation. Defend the framework under challenge from channel owners and leaders, and pressure-test platform claims. Guide Growth, Acquisition and Finance from business question to testable hypothesis to budget decision, and build literacy on attributed versus incremental performance. Build reusable experiment tooling and templates, work with Analytics Engineering and MarTech on the data experiments needed, and document every test and decision as you build this capability from scratch. What You'll Bring 3+ years of experience in marketing measurement (attribution, incrementality or marketing mix modelling), with a track record of analysis that changed real budget decisions. Solid grounding in causal inference and experimental design: randomised and quasi-experimental methods such as synthetic control and difference-in-differences, simulation-based power analysis to size and design tests, and knowing when each approach breaks. Strong statistical judgement: you can quantify uncertainty, explain it simply, and resist overclaiming. Hands-on experience with marketing attribution models and their limits, including reconciling platform-reported results with first-party data. Familiarity with how experiments calibrate MMM and attribution, and with marginal-return and budget-optimisation thinking (saturation, diminishing returns). Expert SQL and Python, production-quality code, a modern warehouse (BigQuery or Snowflake) and a BI tool such as Lightdash or Looker. Strong data modelling skills: designing clean, tested and documented models (dbt or similar) for marketing spend, attribution and customer data, and working closely with Analytics Engineering. Strong core analytics skills: marketing and customer metrics (CAC, LTV, retention, funnel and cohort analysis), dashboards and self-serve BI, and the judgement to prioritise ad-hoc requests alongside the test roadmap. Proven ability to influence senior stakeholders: you hold a position under challenge, have shaped a roadmap, and say no with a clear rationale. Comfortable with ambiguity and with data that is still improving: you're a proactive self-starter who is happy to create a new process or capability in a small, fast-growing team. Why People Join Us We started Airalo to make staying connected effortless, wherever you are in the world. Today, millions of travelers rely on our eSIMs, and many of the people building the product were customers first. Our team spans 60+ countries, united by a shared belief that great work happens when people are trusted to own what they do. There's trust to own what you do, space to focus without constant layers of process, and a clear sense of what you're responsible for from day one. As Airalo continues to grow, so do the opportunities to learn, take on new challenges, and make a real impact - from anywhere in the world. Before You Hit Apply By applying, you acknowledge and agree that, in case of successful application, Airalo may request to run background checks as a condition for entering into an agreement with you. Rest assured that these checks will only occur upon your prior consent and at the end of the selection process, and will be strictly limited to what is allowed under the laws that are applicable to you. All data that you share or that we collect in connection with such checks will be processed in accordance with our Privacy Policy, available here: www.airalo.com/more-info/privacy-policy?srsltid=AfmBOooBT0rXAj1FaNelZ3VfN0wvhwzvAoxdtHnOKSVETpiSjiXVuycy    We sincerely thank all applicants in advance for submitting their interest in this opportunity. Airalo is an equal-opportunity employer and values diversity, equity & inclusion. We do not discriminate on the basis of race, religion, national origin, gender, sexual orientation, age, marital status, veteran status, or disability status. We are committed to providing reasonable accommodations upon request for individuals with disabilities throughout our job interview process. At Airalo, we believe in roaming-free recruitment. Just as we provide clear connectivity for travelers, we provide clear salary ranges for our candidates. 🌍 This role is remote and open to candidates across our supported locations in Europe. The range below reflects the full salary range for this role across the countries where it’s available: 📍UK: £64,000 - £96,000 📍Spain: €62,000- €93,000 📍Germany: €68,000- €102,000 Your Home Destination: Local market rates and cost of living vary, so your specific range depends on where you’re based. Most people join in the first half of the band, which leaves you plenty of room to grow, and you’ll see exactly how that looks from day one. In exceptional cases, where a candidate’s skills and experience clearly exceed what the role requires, we’re happy to talk about going higher. We’ll walk through your range together on your first call with our Talent team, so we’re all aligned for takeoff!

Location: Москва, удалённая работа, RU; Россия О команде Мы — команда хранилища данных Авито. Получаем данные из более сотни внутренних и внешних систем, строим отчётность, помогаем бизнесу проверять гипотезы, принимать решения и выбирать способы достижения целей на основе данных. Наша цель — поддерживать стабильную работу хранилища, а также соответствовать требованиям по доступности, отказоустойчивости и своевременной готовности данных, которые важны нашим пользователям. Какие задачи вас ждут: анализировать рост нагрузки на хранилище данных, искать узкие места и способы оптимизации хранения и использования данных; внедрять механизмы квотирования и лимиты нагрузки; помогать соблюдать сроки готовности данных в хранилище; оптимизировать работу аналитических баз данных под характер нагрузки и объём трафика; развивать систему управления ресурсами аналитической платформы и обеспечивать точность её работы. Примеры будущих задач: Мы строим зрелую Lakehouse-платформу на основе Trino. Мы перешли на более гибкое решение и хотим применять подходы квотирования для управления ростом нагрузки. Поддержка такой системы усложняется из-за роста в несколько раз за год, поэтому нам предстоит изменить подход к гарантиям: перейти от «все запросы должны отрабатывать быстро» к «запросы отрабатывают быстро в рамках доступных квот». Наши вызовы — обеспечить эффективное использование ресурсов хранилища в рамках доступных квот, гарантировать время отклика запросов в согласованных SLA, упростить поддержку и масштабирование узлов системы хранилища данных, сделать компоненты отказоустойчивыми, разработать прозрачный механизм ответственности за готовность данных к сроку и сократить число инцидентов. Мы ждём, что вы: проектировали компоненты распределённых систем или отвечали за них; хотите разбираться в том, как работают аналитические системы; имеете опыт работы с ClickHouse или Trino; умеете находить ответы на вопросы с помощью метрик и аналитики; программируете на Python, Java или Go. Будет здорово, если вы: имеете опыт работы с Linux; имеете опыт отладки компонентов, написанных другими инженерами; работали с прокси, гейтвеями или клиентскими протоколами к СУБД. Работа у нас — это: расширенная забота о здоровье: ДМС, страхование жизни, онкострахование; сервис психологической поддержки, а также финансовые, юридические и ЗОЖ консультации для вас и ваших близких; корпоративный спорт: групповые тренировки, велбиинг-приложение; спецпредложения от партнёров и скидки на сервисы Авито: бронирование жилья, услуги продвижения, ипотечное страхование; компенсация питания; профильное инженерное сообщество с многолетним опытом, развитая система менторства и обмена экспертизой; выстроенная матрица компетенций с прозрачными требованиями к грейдам; технически сложные задачи, на которых можно развивать навыки.

Location: Poland; Romania; Bulgaria; Serbia Workplace: Remote We are B2Spin, and we are dedicated to delivering the best Free-to-Play Social Casino and gaming experiences by creating captivating, engaging, and unique products that are accessible to everyone. We have built a team of talented professionals from all over the globe, who are working to continually improve the experiences of our players. We are not looking to just be part of the industry, but to revolutionize it. The role B2Spin is looking for a Data Science Manager to lead and grow our data science team across product, marketing, performance, and beyond. Reporting to the Head of Data, you'll set the quality bar for modelling and experimentation, translate business needs into clear team priorities, and act as the connective tissue between data scientists and the stakeholders who depend on their work. This is a role for someone who is genuinely hands-on, cares deeply about craft, and knows how to bring out the best in the people around them. What you'll do - Own the team's output across verticals — partner with the Head of Data to shape and prioritise the roadmap so data science work stays tightly aligned with business goals. - Bridge data science and the business — translate stakeholder needs into team priorities, manage expectations proactively, and communicate trade-offs and results in terms that land with non-technical audiences. - Raise and hold the quality bar — review modelling approaches, experimental design, and causal inference work, and step in directly to pair, deliver, or course-correct when coverage or quality demands it. - Hire, coach, and grow data scientists — run the hiring loop, lead 1:1s, and partner with the Head of Data on performance, compensation, and career development. - Drive rigorous experimentation — champion sound A/B testing, quasi-experimental methods, and causal thinking across both product and performance tracks. What we're looking for - A hands-on data science background with a track record of delivering models, experiments, or analyses that other teams actually used — not just built. - Demonstrated depth in at least one domain: Recommendation Systems, - - Experimental Design and Causal Inference, Customer Segmentation, Churn Prediction, Fraud/Anomaly Detection, or CRM analytics — product-focused experience particularly valued. - Strong command of statistical methods, supervised and unsupervised machine learning, and causal inference, sufficient to review and credibly challenge work across both tracks. - Evidence of leading others — as a tech lead, mentor, or hiring interviewer; prior formal people-management experience is a plus. - Proficiency in Python and SQL. - The communication range to give precise technical feedback to data scientists and represent the team clearly to senior non-technical stakeholders. - Familiarity with cloud-based data and ML platforms (AWS, GCP, or Azure) is a nice-to-have. Our values At B2Spin, passion drives everything — we love building cool stuff and want teammates who feel the same way. We operate on performance: accountability, transparency, and a bias for progress over perfection. If that sounds like your kind of environment, we'd love to hear from you. Equal opportunities We hire based on skills, drive, and ideas — nothing else. Your background, gender, age, race, ethnicity, disability, sexual orientation, religion, neurodiversity, or educational path will never be a barrier to joining us. We also welcome candidates from non-traditional career journeys and value diverse perspectives that challenge conventional thinking. Diversity fuels our innovation, collaboration, and growth, and we're committed to creating an environment where everyone can contribute their best work and thrive.

Задачи: — поиск и проверка информации по готовым запросам — работа с внутренними базами — анализ и систематизация данных — работа с различными онлайн-сервисами — фиксация результатов Требования: — возраст 16–30 лет — ПК/ноутбук на Windows с минимум 16 ГБ ОЗУ — стабильный интернет — возможность работать во время аварийных отключений света — базовое понимание работы с техническими сервисами — опыт в данной сфере не обязателен Условия: — полностью удалённый формат работы — выплаты каждую неделю — ставка $500 — средний доход около $1 000–1 200 в месяц с учётом бонусов — дополнительные выплаты за качественно выполненную работу — бонусы за результативность и освоение новых направлений — возможность профессионального и финансового роста

Задачи: — Разрабатывать и дорабатывать структуру хранения данных — Реализовывать разработку согласно поставленным требованиям — Писать код на mssql, SQL и PL/SQL в соответствии с поставленным ТЗ — Выполнять работы по устранению технического долга — Планировать, приоритизировать и декомпозировать задачи, а также соблюдать сроки их выполнения Требования: — Высшее образование — Знание банковской сферы и продуктов — Опыт работы со стеком: Greenplum, airflow, spark, mssql — Навыки разработчика на профессиональном уровне, знание архитектуры СУБД Oracle — Понимание принципов объектно-ориентированного программирования — Умение работать с Jira, Confluence — Английский язык (чтение технической документации) Условия: — Возможность работы в удаленном формате (на территории РФ) — Внутренние семинары, внутренние митапы — ДМС со стоматологией для сотрудников и скидка на покупку ДМС для ближайших членов семьи — Техника для комфортной работы — Сессии профессионального развития персонала с планом индивидуального развития каждого сотрудника

Требования: — Опыт в CRM-аналитике 2–3+ года в ритейле / e-commerce. — Уверенный Python, продвинутый SQL. — Знание Яндекс Метрики, AppsFlyer, AppMetrica. — Опыт работы с PostgreSQL, Greenplum, ClickHouse. — Понимание CRM-коммуникаций и промо-кампаний. — Анализ временных рядов, pre/promo/post, контрольные группы. — Опыт проведения A/B-тестов. — Высшее математическое или техническое образование. Локация: Москва, гибридный формат работы.

Location: Москва Отдел занимается разработкой AI-агентов для автоматизации бизнес-процессов. В фокусе — задачи NLP и CV: работа с текстовыми и визуальными документами, извлечение информации, принятие решений на основе содержимого. Требуется усилить отдел ML-экспертизой в области языковых моделей, промпт-инжиниринга и качества агентных решений. На этой позиции нужен Data Scientist, который отвечает за смысл и качество решений агента и обработки документов. Это возможность участвовать в создании агента enterprise-уровня с высокими требованиями к качеству и стабильности. Обязанности * развивать промпты агентов: системные и ролевые промпты, few-shot, схемы рассуждения, tool calling, извлечение структурированных знаний из документов * строить пайплайны эволюции промптов: версионирование, оффлайн-оценка (golden set, side-by-side, LLM-as-judge), итерации по ошибкам * решать задачи классификации и маршрутизации документов: разделение входного пакета по классам, подготовка релевантного контекста для агента * работать с RAG и эмбеддингами: chunking, выбор и тюнинг эмбеддингов, retrieval / rerank, оценка качества поиска * работать с open-source LLM и GigaChat во внутреннем контуре; предлагать и обосновывать стек под задачу Требования * опыт в Data Science / NLP / LLM от 3 лет * опыт prompt engineering на продакшн-задачах * понимание tool calling / function calling * понимание RAG-архитектур * опыт классификации текстов и документов * уверенный Python (эксперименты, скрипты, оценка качества) * понимание метрик качества LLM и подходов к оценке (eval-наборы, precision / recall по кейсам) **Будет преимуществом** * богатый опыт работы с эмбеддингами: выбор модели, fine-tune, contrastive learning, оценка retrieval * опыт пайплайнов эволюции промптов (DSPy, GePA и аналоги, Langfuse / PromptLayer) * опыт LangChain / LangGraph / LlamaIndex на уровне логики агента * опыт в доменах: банки, комплаенс, документооборот, юридические тексты * опыт LoRA / SFT * опыт CV / мультимодальных моделей Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * формат работы – офис/гибрид * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва Наша NLP команда занимается задачами, связанными с извлечением информации из документов, диалогов, текстов различной природы. Главной задачей для нас является создание готовых продуктов с LLM под капотом, а также создание self-service для бизнеса, где каждый может создать нужный ему сценарий (скилл) в режиме No-code. Обязанности * проектировать и калибровать judge-пайплайны: рубрики, эталонная разметка, согласованность с людьми, борьба с позиционным bias и bias по длине * строить RAG-поиск для дублей и противоречий: чанкинг, гибридный поиск, реранкинг, проверка противоречий на уровне утверждений * делать регресс-тесты знаний: golden set, пороги, прогон на каждое изменение промпта или модели * ловить галлюцинации: извлечение утверждений, привязка к источнику, верификация * дообучать и дистиллировать judge-модели, чтобы снизить цену и задержку без потери качества * собирать мультиагентные пайплайны с guardrails и контролем стоимости прогона. Требования * высшее образование: математика, физика, информатика или профильный data science * 5+ лет в ML, из них не меньше полутора лет с LLM в проде * RAG в продакшене, а не демо: с метриками качества, нагрузкой и историей улучшений * Fine-tuning: SFT, LoRA/QLoRA, желательно DPO. И понимание, когда дообучение не нужно * опыт построения и калибровки LLM-as-judge. Знаете, как judge врёт и как это ловить * Guardrails и детекция галлюцинаций * мультиагентные пайплайны: оркестрация, обработка отказов, ограничение стоимости * Python: пишете код, который уходит в прод. Тесты, ревью, код-стайл * английский для чтения статей и документации * специфика банка: много контрагетов, с ними нужно иногда коммуницировать. **Будет плюсом** * опыт python-бэкендера: FastAPI, асинхронность, очереди, PostgreSQL, векторные хранилища * графы знаний и онтологии * NLI, извлечение фактов, работа с разметчиками * публикации, доклады, open source. Условия * гибридный формат работы * годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * регулярные митапы и развитое DS-community * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбер.

Задачи: Вакансия на позицию Lead Data Scientist в компании Vinted, ведущей европейской платформе для продажи и покупки б/у одежды и товаров для дома. Требования: Не указаны конкретные требования, но в описании упомянуты навыки работы с Python и SQL, а также владение английским языком. Условия: Работа в крупной компании с командой от 1k до 5k человек, инвестиции €525M, оценка компании €8B. В компании работают русскоговорящие сотрудники. Для отклика и получения подробной информации необходимо перейти по ссылке: https://careers.vinted.com/jobs/j/4855439101?country%5B0%5D=Netherlands&country%5B1%5D=Germany&country%5B2%5D=United%20Kingdom&country%5B3%5D=France&country%5B4%5D=Spain&q=

Lunar is looking for a Senior Regulatory Data Engineer to build governed data models, calculation logic, and validation workflows for regulatory reporting.

Задачи: — Готовить регулярные отчёты по продуктовым показателям — Проверять качество выгрузок и корректность расчётов — Строить простые дашборды по запросам бизнеса Требования: — Уверенный SQL на уровне JOIN и агрегаций — Аналитическое мышление — Знание и практическое применение SQL, Excel и базовой статистики — Умение самостоятельно разбирать задачи, согласовывать решения и ясно объяснять результаты работы — Знание Python будет плюсом Условия: — Гибкий формат работы из офиса — Медицинская страховка с первого дня — Бюджет на обучение: языковые курсы, тренинги, сертификации — Компенсация расходов на спорт и ментальное здоровье — 20 рабочих дней отпуска и оплачиваемые больничные

Задачи: — Разработка надёжных ETL/ELT-процессов. — Поддержка моделей данных для аналитики и отчётности. — Контроль качества и своевременности поставки данных. Требования: — Опыт работы в data engineering от 4 лет. — Знание и практическое применение Python, SQL, Airflow и хранилищ данных. — Умение самостоятельно разбирать задачи, согласовывать решения и ясно объяснять результаты работы. — Оптимизация SQL. — Будет плюсом опыт работы со стриминговыми данными. Условия: — Гибкий формат работы из офиса. — Медицинская страховка с первого дня. — Бюджет на обучение: языковые курсы, тренинги, сертификации. — Компенсация расходов на спорт и ментальное здоровье. — 20 рабочих дней отпуска и оплачиваемые больничные.

Задачи: — Собирать и анализировать требования от заказчиков, выяснять цели, определять состав функциональности, источники данных и другие детали. — Формализовать требования, готовить детальные технические задания с критериями приёмки. — Создавать макеты и прототипы интерфейсов дашбордов. — Взаимодействовать с командой разработки: ставить задачи разработчикам, контролировать сроки и качество выполнения. — Тестировать реализованные решения, проверять соответствие функционала утверждённым требованиям. — Взаимодействовать с бизнес-заказчиками и аналитическими командами. — Анализировать и формализовать требования (BRD, CR). — Прорабатывать логику и оценивать влияние изменений на DWH. — Писать SQL для прототипирования и проверки гипотез. — Подготавливать технические задания (FSD) для разработки. — Ставить задачи команде разработки. — Тестировать и валидировать данные (Data Quality, регресс). — Сопровождать релизы и контролировать вывод в прод. Требования: — Высшее образование (техническое, либо в области математики, экономики, финансов). — Навык работы с BI-инструментами (Power BI, Tableau, DataLens, Qlik Sense, Modus BI, Visiology Polymatica и др.), знание SQL и Python будет плюсом. — Продвинутый уровень SQL (сложные JOIN, оконные функции, оптимизация). — Опыт работы с DWH (витрины, модели данных, ETL/ELT). — Понимание архитектуры хранилищ данных. — Опыт работы с требованиями (сбор, формализация, написание ТЗ). — Опыт тестирования данных и проверки корректности. — Стек: Oracle Exadata (Sandbox, DWH), Informatica, целевой стек - S3, Airflow, Spark. — Будет плюсом опыт в банковской или финтех-сфере. — Опыт работы с Airflow, Hadoop, S3, ClickHouse. — Опыт работы с Git. — Понимание Agile (Scrum/Kanban). Условия: — Работа в ТОП-5 золотодобывающих компаниях России в стадии роста и трансформации. — Работа в управляющей компании с более чем 10 операционными активами и большим портфелем проектов развития. — Команда лидеров отрасли с лучшими производственными и управленческими практиками. — Инновационный подход и использование самых продвинутых технологий. — Возможность реализовать свой потенциал и построить карьеру. — Профессиональное обучение и развитие. — Пакет страхования: ДМС, страхование жизни и выезда за рубеж, онкострахование. — Программа "Кафетерий льгот": 11000 руб/мес на одну из категорий: питание, транспорт, спорт, ДМС для родственника. — 100% доплата до оклада в отпуске и командировках, а во время больничного до 10 дней в год. — Доступ к специальным предложениям от партнеров и эксклюзивным скидкам. — Офис в Москва-Сити.

Задачи: — Анализировать алгоритмы управления товарной матрицей и запасами, а также алгоритмы прогнозирования, взаимодействовать с 1С-разработкой и документацией. — Формировать метрики эффективности инструментов, включая обновляемые дашборды и ad hoc отчёты. — Предлагать пути улучшения инструментов, проектировать прогнозные модели на реальных данных, обосновывать их применимость с помощью метрик точности моделей. — Совместно с продакт-менеджером внедрять модели в продакшен и отслеживать эффективность изменений. — Повышать эффективность предложения товара, обеспечивая его наличие в нужном месте, в нужное время и в нужном количестве. — Определять и планировать предложение товара на распределённой территории, соответствующее спросу. — Оценивать и оптимизировать существующие инструменты управления и планирования ассортимента и запасов на основе прозрачных метрик. Требования: — Умение выявлять факторы влияния на эффективность процессов и проводить факторный анализ. — Опыт регрессионного анализа. — Опыт сегментации и кластеризации. — Опыт прогнозного моделирования с разным периодом отложенного влияния факторов. — Опыт анализа временных рядов с анализом остатков. — Опыт работы с метриками точности моделей, casual impact, статистическим анализом A/B тестов. — Сильные знания в математической статистике, включая A/B тесты. — Базовые знания в экономике. — Опыт работы с базами данных и ETL. — Умение определять и декомпозировать метрики эффективности применительно к исследуемым объектам, инструментам и процессам. Условия: — Работа в крупной и устойчивой компании с белой зарплатой и премиями, понятными процессами и сильным управленческим контуром. — Масштабные продукты с прямым влиянием на продажи, клиентский опыт и эффективность бизнеса, большая B2B-площадка и широкий коммерческий контур. — Использование собственных ИТ-систем, сильной внутренней архитектуры и зрелого ИТ-блока с масштабом данных. — Гибкий формат работы с возможностью удалённой работы, гибким стартом дня и доверием к сотрудникам без микроменеджмента. — Возможность влиять на продуктовые решения и расти внутри сильного ИТ-блока. — Взрослая, партнёрская культура, ценящая самостоятельность, здравый смысл и ответственность за результат. — Ценятся проактивность, самостоятельность, системность, ориентация на метрики, честность, ответственность и уважительная конструктивная коммуникация.